SBPD算法在行程開關故障預測中的研究

陳長駿 王 凌 潘 靜 陳錫愛 許 宏 那文波

(中國計量學院機電工程學院，浙江 杭州 310018)

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SBPD算法在行程開關故障預測中的研究

陳長駿 王 凌 潘 靜 陳錫愛 許 宏 那文波

(中國計量學院機電工程學院，浙江 杭州 310018)

針對行程開關彈簧片的彈力壽命有限的故障，提出了基于狀態駐留信息(SBPD)模型的故障預測方法。首先，應用均值與聚類評估指標對行程開關劣化狀態進行評估和優化。其次，在對行程開關劣化狀態識別的基礎上，提出了基于狀態駐留信息模型的剩余使用壽命計算方法。最后，在對行程開關進行加速疲勞實驗的基礎上，應用實驗數據將SBPD模型與馬爾可夫鏈蒙特卡羅仿真(MCMC)方法進行驗證比較。結果表明，在行程開關彈簧片的彈力壽命有限的故障預測中，SBPD模型優于MCMC仿真方法，可有效預測行程開關剩余使用壽命。

故障預測 行程開關 剩余使用壽命預測 狀態駐留預測模型 馬爾可夫鏈蒙特卡羅仿真

0 引言

行程開關廣泛應用于電力、工業控制以及自動化等領域，起控制、調節以及限位保護等作用，以實現控制設備自動化。如地鐵客室車門上行程開關數量眾多，開、關動作頻繁造成車門門鎖位置行程開關故障率較高[1]。因此，對行程開關進行故障預測研究具有十分重要的意義；掌握其運行狀態，合理地獲得其剩余使用壽命對整個設備安全和可靠的運行是非常必要的。目前，尚沒有研究者對行程開關進行故障預測。

近年來，統計回歸建模和劣化狀態估計被應用于各種設備的故障預測，文獻[2]建立了改進的隱馬爾科夫模型，實現了對飛機發動機的剩余使用壽命預測。文獻[3]構建了隱半馬爾可夫模型，實現了對反應釜的在線故障預報。文獻[4]提出了人工神經網絡的誤差帶預測模型，實現了對風電功率的預測。

針對上述預測模型訓練樣本大、計算復雜且對預測結果依賴于參數的初始化[5](均值和協方差)等缺陷，本文構建了一種計算簡單且帶有狀態駐留信息的預測模型(state-based prognostics with duration information，SBPD),運用于行程開關彈簧片彈力壽命有限的故障，并與馬爾可夫鏈蒙特卡羅仿真(Markov Chain Monte Carlo，MCMC)的方法進行預測比較，結果表明SBPD預測結果優于MCMC。

1 行程開關故障和劣化過程

行程開關由接觸點系統、復位彈簧、杠桿、輪軸、滾輪等組成[6]，其內部結構如圖1所示。在實際應用中，將行程開關常開觸點一端置于電源之后，當運動部件撞擊到行程開關的杠桿時，限位開關常開觸點動作吸和，從而通過將位移信號轉換為電信號，實現了對運動方向和終端限位保護等[6]。行程開關故障可分為突發型故障和漸進型故障。漸進型故障可通過對其特征參數進行監測且其表現出逐漸累積的一個發展趨勢進行故障預測。本文主要研究行程開關的漸進型故障。

圖1 行程開關的內部結構圖

行程開關常見的漸進型故障，通常是由于元件從正常到失效過程中耗損以及缺陷不斷發展所致，如觸頭導電性能以及線圈的老化和彈簧片的彈力壽命有限等，其在正常使用中都是依靠定期更換和檢修。彈簧片在正常狀態時，部件觸碰到杠桿后轉動α角度常開觸點閉合，由于其頻繁的閉合、斷開導致彈簧片彈力的退化，需轉動更大的角度β(β>α)才能閉合，退化到失效狀態時甚至一直處于斷開狀態。本文針對行程開關的彈簧片的彈力壽命有限的故障，通過加速疲勞實驗采集行程開關常開觸點閉合到斷開過程的電壓特征參數變化，預測行程開關剩余使用壽命。

2 基于SBPD和MCMC的故障預測模型

利用SBPD和MCMC模型對設備進行剩余使用壽命預測，其步驟包括：確定最優劣化狀態數、劣化狀態的識別以及剩余使用壽命(remainingusefullife,RUL)預測。

2.1 劣化狀態數優化與狀態識別

設備從正常到失效需要經歷一系列的劣化狀態，考慮到劣化狀態不可直接觀察所得，但可通過性能特征參數的觀測值估計其劣化狀態。目前，常用的最優狀態數確定包括：交叉驗證思想、聚類評估指標和專家經驗。由于聚類評估指標比其他兩個方法更簡單易行、計算效率高且更加科學、通用[5]，本文采用第二種方法。

常用的聚類評估指標有：CalinskiHarbasz指標[7](CH)、DaviesBouldin指標[7](DB)、Gap指標[8]和Silhouette指標[9]等。本文選用上述4種聚類評價指標來確定最優狀態數，其定義式依次分別為：

(1)

(2)

(3)

(4)

本文利用K均值和聚類評估指標進行狀態識別，該方法包括兩個步驟：訓練和識別。假設其聚類數為d,d∈{2,3，...,dmax}，將訓練集進行K均值聚類，通過4種聚類評估指標獲得最優劣化狀態數后，得到其聚類中心和類別序號，之后設備任意劣化時刻的觀測值都可以利用已訓練好的K均值識別當前狀態，直至行程開關到達失效狀態。K均值聚類方法詳細可見文獻[10]。

2.2 基于SBPD的RUL預測

(5)

其中：

(6)

(7)

基于SBPD故障預測過程如圖2所示。

圖2 基于SBPD故障預測框架圖

2.3 基于MCMC的RUL預測模型

馬爾可夫鏈蒙特卡洛是一種特殊的蒙特卡洛方法，它將隨機過程中的馬爾可夫鏈應用到蒙特卡洛模擬中[11]，通過按某一分布規律隨機抽樣，以實現動態模擬。

在劣化狀態識別的基礎上，可得樣本集中的狀態并根據馬爾可夫過程的性質按式(8)、式(9)計算出訓練集中狀態之間的一步狀態轉移矩陣概率。

(8)

qi,i=1-qi,i+1

(9)式中：tran(i,i+1)和tran(i)分別為經一步狀態i向狀態i+1轉移次數和停留在狀態i的次數的總和。

在蒙特卡洛仿真過程前，需確定設備當前劣化狀態并作為初始化參數的首要步驟，利用(0,1)均勻分布產生隨機數與狀態轉移矩陣相比較，從而決定下一狀態的跳變[12]，直至到達失效狀態，構成一個使用周期，記為Rul(j)。

據式(10)計算出當前狀態下的平均剩余使用壽命Meanrul：

(10)

式中：Rul(j)為仿真第j次的剩余使用壽命；Ns為蒙特卡洛仿真的周期數。

3 實驗和結果分析

3.1 實驗和數據處理

為了驗證所提方法的有效性和可行性，進行了行程開關加速疲勞壽命實驗。實驗裝置示意圖如圖3所示。

圖3 實驗示意圖

實驗裝置由勻速電機帶動撥桿觸發行程開關以及一套基于Lab8.6開發的數據采集系統組成。實驗中，將5 V穩壓源接入行程開關的常開觸點(NO)一端，并將常開觸點的另一端接入PCI-1710數據采集卡(輸入為電壓型)，電機轉速為120 r/min，采樣頻率為1 024 Hz。考慮到實驗中行程開關的彈簧片彈力有限故障在實際使用中需要經歷較長的時間，而漸進型損傷的劣化狀態具有指數劣化的趨勢[13]，且各劣化狀態駐留時間較長，故本文對單個行程開關全壽命采集到的數據進行均勻抽樣，即通過設置不同的等間隔數從原壽命數據中等間隔抽樣出構成一次壽命劣化數據，直至其失效，以組成多個限位開關劣化數據樣本。

圖4為經抽樣后選用db4小波，經軟閾值對信號進行消噪處理后組成的一個劣化壽命樣本。

圖4 限位開關彈簧彈力壽命有限故障抽樣后的劣化過程圖

3.2 劣化狀態數評估及分類

本文抽樣共組成9組不同劣化壽命的限位開關樣本，其中前7組樣本(共106組數據)作為訓練集，剩余2組作為測試集，并應用均值聚類對訓練集數據進行聚類，聚類數目取2～9，然后分別計算CH、DB、Gap和Silhouette這4類評估值，計算結果如圖5所示。從圖5可以看出，CH、DB、Gap的最佳聚類數均為6；而Silhouette最優聚類數為2，由于設備劣化需要經歷多個劣化過程，故取其次優聚類數6。因此，最后可確定劣化狀態數為6類，并應用K均值聚類方法獲得聚類中心和類別序號，即可對采集到的數據進行狀態識別。

圖5 4種聚類評估指標不同狀態數目取值對比圖

3.3 RUL預測結果比較

通過對多個歷史樣本所組成的訓練集聚類完后得到的類別序號，利用式(6)、式(7)分別計算出行程開關彈簧片的彈力壽命劣化過程中各狀態的駐留信息轉移概率矩陣，其結果如表1所示。表1中，d表示所有狀態下所駐留次數的最大值。

表1 帶有駐留信息的狀態轉移概率矩陣

將每個測試集數據與訓練好的均值聚類中心按其平方歐式距離計算，數值最小即可識別出測試數據當前處于哪一類劣化狀態，同時判斷出該狀態所駐留的次數，再對當前狀態下的駐留次數，通過表1得出其對應的狀態轉移概率，最后利用式(5)～式(7)計算剩余使用壽命。本文通過對訓練集(前7組)和測試集(第8、9組)共9組全壽命劣化樣本，用SBPD方法與MCMC方法分別對其進行剩余使用壽命預測，其結果如圖6所示。

從上述預測結果中可看到，基于狀態駐留信息的預測方法具有更優預測效果。為了進行定量分析，給出了擬合系數(R-square)以及均方根誤差(RMSE)兩種定量測試，其計算如式(11)、式(12)所示。

(11)

SBPD預測方法有效性檢驗如圖7所示。由圖7可以看出擬合系數越高以及均方根誤差越小表明預測值與實際值越接近，SBPD方法的RMSE和R-square均優于MCMC方法,充分說明了應用SBPD對行程開關剩余使用壽命預測的有效性。

圖6 行程開關剩余使用壽命預測圖

圖7 SBPD預測方法有效性檢驗示意圖

4 結束語

在闡述行程開關故障過程基礎上，針對其彈簧片

的彈力壽命有限故障，建立了基于狀態駐留信息(SBPD)模型的故障預測方法。應用4類聚類評估指標進行狀態數優化，通過對行程開關做加速疲勞實驗，采集彈簧片的彈力壽命劣化數據，并通過抽樣組成不同使用壽命的行程開關樣本集。最后利用SBPD模型以及MCMC方法分別計算行程開關的剩余使用壽命。結果比較驗證了在行程開關彈簧片彈力壽命有限故障的剩余使用壽命預測當中，SBPD預測模型優于MCMC方法，且SBPD方法具有構造簡單預測精度高等優點。本研究同時可為其他設備剩余使用壽命預測的研究提供借鑒。

[10]周世兵，徐振源，唐旭青.新的-均值算法最佳聚類數確定方法[J].計算機工程與應用，2010,46(16)：27-31.

[11]石文輝，別朝紅，王喜凡.大型電力系統克勞性評估中的馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法[J].中國電機工程學報，2008,28(4)：9-15.

[12]Camci F,Chinnam R B.Health-state estimation and prognostics in machining processes[J].IEEE Transaction.on Automation Science and Engineering,2010,7(3)：581-597.

[13]Gebraeel N,Elwany A,Pan J.Residual life predictions in the absence of prior degraduation knowledge[J].IEEE Transaction.on Reliability,2009,58(1): 106-117.

Study on the Method of State Based Prognostics with State Duration Information (SBPD) in Failure Prediction of Limit Switch

Aiming at the faults caused by limited stretch life of the spring leaf in travel switch,the failure prediction method using state-based prognostics with duration information (SBPD) model is proposed.Firstly,the evaluation and optimization of the deterioration state of the travel switch are conducted by using K-means and clustering evaluation index; then,on the basis of identification of deterioration state,the calculation method of the remaining useful life (RUL) based on SBPD model is proposed; finally,based on the accelerated fatigue experiment of the travel switch,the validation comparison between methods of SBPD model and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation is conducted with the experimental data.The results show that the SBPD model is better than MCMC simulation in prediction of faults caused by limited stretch life of the spring leaf; it can effectively predict the remaining useful life of the travel switch.

Fault prediction Travel switch Prediction of remaining useful life SBPD model MCMC simulation

浙江省自然科學基金資助項目(編號：LY14F030019、LQ14F050003)。

陳長駿(1990- )，男，現為中國計量學院控制理論與控制工程專業在讀碩士研究生；主要從事故障診斷和故障預測方面的研究。

TH17;TP29

A

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201601006

修改稿收到日期：2015-04-26。